医药大模型上市公司

大部分，包括“2023年度具投资价值企业”、“2023年度受投资者关注上市公司”、“2023年度创新企业”。投资家研究院本着客观公正的态度，从成长、创新、融资、专利、活跃、影响力等维度，结合投资家网近日，投资家网旗下投资家研究院“投资家网·2023中国价值企业榜”评选结果重磅发布，星环科技荣登“2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单。本次“投资家网·2023中国价值企业榜”共分为三WFin数据库，历时数月终评选出符合上述条件的创新企业，共同组建“投资家网·2023中国价值企业榜”。星环科技此次荣登“2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单，充分彰显了行业对星环科技的认可和关注。此前星环科技还曾荣获北京基金业协会“未来可持续投资2023年优秀案例”。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务。星环科技自成立之初就坚持自主研发与技术创新，已

股榜和龙虎榜一目了然。无涯·问数基于底层的无涯NL2SQL大模型，支持用户使用自然语言对无人驾驶概念股总市值top10、ROE排名前10的股票、去年上市的公司在一级行业的分布数量情况等问题进行快速的想知道无人驾驶概念股总市值top10？ROE排名前10的股票？去年上市的公司在一级行业的分布数量情况？星环科技的无涯·问数给你答案！无涯·问数提供投资者证券市场看板，核心指数、热门板块、热门概念、热

针对具体某一家公司，无涯·问知最新上线了首席财金观助手，可以帮助投资者从不同的颗粒度去分析一家公司。首席财金观支持输入股票代码、证券简称或A股公司名，以简洁的行情信息、财务信息和资讯板块，帮助用户一分钟速览一家上市公司。

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条款、监管规则、试行办法等提出问题，无涯·问知将提供法律风险预警以及应对建议。财经：无涯·问知内置了丰富的上市公司财报和产业链图谱数据，能够为金融机构提供全面深入的投资研究分析工具。此外，星环自研大模型国内的AI大模型正在快速发展，许多公司推出了免费的大型语言模型，以满足学生、职场人和其他用户的需求。星环科技无涯·问知InfinityInteligence星环科技无涯·问知InfinityInteligence，是一款基于星环大模型底座，结合个人知识库、企业知识库、法律法规、财经等多种知识源的企业级垂直领域问答产品。个人知识库：支持用户一键上传文档、表格、图片、音视频等多模数据，基于星环自研的大模型底座可自动对知识进行处理与入库，快速实现海量多模知识的检索与智能问答。企业知识库：通过管理端构建企业知识库后，员工可以基于企业知识库进行问答，知识库作为企业内部的知识共享平台，促进不同团队和部门底座的自动化知识工程特性，使其在处理和分析数据方面具有显著的优势，允许用户上传文档、表格、图片等多源数据，并支持与外部数据源的对接，使用户能够构建属于自己的专属领域大模型。这一创新功能极大地扩展了模型的应用范围和深度，用户可基于自身私域知识库进行更为个性化和深入的数据分析。

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，北京喜马医疗科技有限公司副总经理黄勤华，上海超级计算中心大数据与云计算部副部长徐莹，上海中医药大学中医工程学科秘书李芳杰等人出席会议并作讲话。本次会议主题是“中医药大数据与人工智能”，会上嘉宾们围绕2021年9月24日，由上海中医药大学主办，星环科技承办的中医药大数据与人工智能研讨会在星环科技总部圆满落下帷幕。中医药大数据与人工智能研讨会会议由上海中医药大学副校长舒静主持，原国家卫生健康委中医工程研究所所长、终身教授杨华元，上海市中医药管理局传承处一级调研员姚玮莉，上海市第六人民院党委副书记岑珏，龙华医院风湿科主治医师孙鼎，星环科技创始人、CEO孙元浩，正太网络科技有限公司总经理冯凡凡中医药大数据的发展现状、中医人工智能教学与实践以及中医诊疗仪器的发展思路等内容进行了热烈讨论。加速智能医学人才培养进程推动医院教育创新发展上海中医药大学中医工程研究所所长、终身教授杨华元在进行《医共智慧医疗发展战略需求，围绕发展综合优势，推动学科交叉融合的总体目标，坚持厚基础、重创新的教学理念，培养中医药多学科教材。一方面可以让学生掌握智能医疗、人机交互、大数据等技术，另一方面可以以理论学习为

年报是反应上市公司全貌的文件，但普遍篇幅较长，通读全文需要花一定的时间。然而无涯·问知的财经知识源实时汇聚了国内上市公司最新的年报、季报及半年报，并对表格等年报内特殊格式的信息做了优化和解析工作，方便投资者快速提问并抽取所需信息。如对星环科技近三年营收情况、分地区的营收情况、研发的学历占比情况、公司资本配置情况及ESG情况进行快速总结。左侧生成的结果均有引用来源，右侧为年报的实际数据，支持投资人

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公司排行榜。此次“金格奖”上市公司评选覆盖港交所、上交所、深交所、纽交所、美国证券交易所、纳斯达克证券交易所挂牌上市的全部上市公司及独角兽公司。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期日前，格隆汇“金格奖”——卓越公司评选榜单重磅出炉。星环科技斩获格隆汇“金格奖”2023年度投资价值奖。格隆汇以“全球视野，下注中国”为初衷，本次评选旨在打造出投资圈中具参考价值的上市公司及独角兽行业成功实现了数字化转型，为推动数字经济发展持续贡献力量。此前星环科技还曾荣登“投资家网·2023年度受投资者关注上市公司TOP50”榜单、荣获北京基金业协会“未来可持续投资2023年优秀案例”等，充分彰显了行业对星环科技的认可和关注。提供基础软件与服务。星环科技自成立之初就坚持自主研发与技术创新，积累了31项核心技术，主要体现在分布式技术、SQL编译技术、数据库技术、多模型数据的统一处理技术、基于容器的数据云技术以及大数据开发与智能分析技术六个方面。目前公司已形成大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、交通、制造业等众多

本节测试主要描述了Hippo1.0在关键测试上的一些性能表现，该份测试同样也是Hippo的基准测试，后续版本发布也会在不同版本上进行该测试进行对比分析。术语表142.Hippo性能测试术语TermDescriptionnq一次搜索请求中搜索的向量个数topk一次请求中对于要检索的每个向量(依赖nq)，所能检索到最近距离的向量个数RT一次请求从发起到接受响应的时间]QPS请求在每秒内成功执行的次数dataset测试所用数据集，不同数据集表示不同的业务场景测试集群配置硬件配置表143.性能测试硬件配置硬件规范Nodes3CPUIntel®Xeon®Gold5218RCPU@2.10GHzMemory16*\16GBRDIMM,3200MT/sDISKNVMeSSD2T*4GPUNONE软件配置表144.性能测试软件配置软件版本Hippov1.2TranswarpManagerTDH9.3.0测试集表145.性能测试数据集数据集名称数据集介绍向量维度向量总数查询数量数据总量距离类型Sift-128-euclidean该数据集是基于Texmex的数据集整理，使用SIFT算法得到的图片特征向量。...

在Hippo中，比较耗时的操作如激活、加载向量索引实际上是一个分布式任务，用户可以通过任务相关接口查看、删除任务。查看任务curl-ushiva:shiva-XGET"localhost:8902/hippo/v1/_jobs?pretty"-H'Content-Type:application/json'-d'{"job_ids":["fc6feff4f303455a9347f9aab323dfc8"],"action_patterns":["hippo*"]}';返回结果：{"jobs":[{"job_id":"810935a1d91a46b7af2ec35013454fed","job_status":"SHIVA_JOB_SUCCESS","embedding_number":100,"task_results":[{"id":"54ab52493dfb4bab9fb7742d850c64c4","status":"TASK_SUCCESS","server":"172.29.40.26:27841","embedding_number":100,"execute_time":...

运维管理界面WebserverWebserver是Hippo提供运维监控的界面。默认访问地址为:4567"class="bare">http://<webserver_ip>:4567。或者在Manager管理界面我们可以通过下图所示的查看链接这里进行跳转。图15.登录HippoWebserverWebserver主要由下面几个部分构成。概况图16.概况该页面展示了Hippo集群的基本信息，包括：Masterstatus：当前的ActiveMaster，MasterGroup，MasterAddress，Master的健康状态TabletServerStatus：TabletServerAddress，健康状态，逻辑机架和数据中心信息，容量使用以及Tablet个数TabletNum：当前集群表的个数Version：Hippo版本信息库表图17.库表页面以库和表的概念集群存储的各类数据信息。库信息：库名库创建时间库内各类表的信息：点击某个库，可以看到库下所有表的信息，主要包括：••表的ID••表的名字••表的状态••表的Tablet数量••表的Engine类型••表的副本数•...

ThistutorialwillguideyouthroughthefollowingtaskswithinHippoCloud:EstablishingatablePerusingthetableIncorporatingdataExecutingsearchoperationsEliminatingrowsDissolvingthetableBeforeyoustartInthisguide,wewillbeutilizingthePythonAPI.Priortocommencement,ensurethatyouhave:RegisteredforaHippoCloudaccount.SubscribedtothecomplimentaryplanandestablishedatrialclusterwithinHippoCloud,orsubscribedtothestandard/enterpriseplansandconstructedadedicatedcluster.IfyouanticipateemployingPythonfordevelopment,ascert...

OverviewAclusterisaHippoCloudinstanceassociatedwithspecificcomputingresources.Youcancreaterelatedtables,insertcorrespondingdata,andcompleteproductexperiencewithinacluster.Beforeyouusethedemoenvironment,youneedtocreateacluster.CreateClusterYouneedtogotothespecificproject.Iftherearenoclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'Createcluster'buttonbelowtheclustercreationguidancepagetoentertheclustercreation.Ifthereareclustersunderthecurrentproject,youcanclickthe'+Cluster'buttonabovetheclusterlist...

过滤条件表达式Hippo当前支持如下表达式，可用于标量或向量查询。表46.过滤条件表达式表达式描述and当前版本支持and，不支持or/not==等值<小于⇐小于等于>大于>=大于等于inin[1,2,3]notinnot_in[1,2,3]like'_'表示匹配任一字符，'%'表示匹配任意字符，'\'为转义符向量相似性检索本节描述如何进行向量相似度搜索。Hippo中的向量相似性搜索计算查询向量与表中向量的距离，返回最相似的结果集。通过指定标量过滤条件，用户可以进行向量与标量的混合搜索。curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_search?pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"output_fields":["book_id"],"search_params":{"anns_field":"book_intro","topk":2,"params":{"nprobe":10},"embedding_index":"ivf_flat_index"}...

本节介绍Hippo表写入相关操作。Hippo会返回写入成功数据的下标以及总共写入成功的数据条数，如果出现行级错误（比如主键冲突），Hippo会返回具体的行级错误。插入本节介绍如何向Hippo中插入数据。curl-ushiva:shiva-XPUT'localhost:8902/hippo/v1/{table}/_bulk?database_name={database_name}&pretty'-H'Content-Type:application/json'-d'{"fields_data":[{"field_name":"book_id","field":[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74...

Hippo在1.2版本提供了全文索引能力，兼容ElasticSearch6.7.2语法，在底层架构上复用了公司产品TranswarpScope的一部分特性，支持以Java/HTTPRestful的形式通过Hippo的HTTPServer接口进行全文索引的创建、查询、使用等各类需求，通过该能力的支持，可以更好的实现向量与全文的混合检索。通过将向量检索加全文检索的联合召回，可以降低漏检和误检的概率，能够实现比单独使用向量或全文更高的精度。同时，一套数据库系统可避免部署多套系统带来的架构复杂、开发运维成本高等问题。具体的使用方法除了访问端口需要将端口从8902调整为9200外，均可参考《TranswarpScope手册》4.TranswarpScopeAPI介绍。

查看Master节点通过以下命令，查看集群Master节点信息：curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/master?v'返回结果：epochtimestampactive.master.hostactive.master.portmaster.group169079683909:47:19172.29.203.18926841172.29.203.189:26841,172.29.203.189:26851,172.29.203.189:26861查看数据节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes?v'//查看所有节点curl-ushiva:shiva-XGET'localhost:8902/hippo/v1/_cat/nodes/{node}?v'//{node}表示待匹配的节点地址，支持以*通配，支持指定多个pattern，多个pattern以逗号分割返回结果：

OverviewUnstructureddatamanagementismoreimportantthaneverduetotheriseofbigdata.Managingandgleaningbusinessvaluefromunstructureddataisofutmostimportancetoenterprisestoday.Advancementsinmachinelearning,aswellasdeeplearning,technologiesnowenableorganizationstoefficientlyaddressunstructureddataandimprovequalityassuranceefforts.Inthefieldofartificialintelligenceormachinelearning,embeddingsandvectordatabaseshavebecomeincreasinglyimportantfortacklingawiderangeofproblems.Thesetechniquesareusedtorepresen...